课程推荐用户偏好数据集CourseRecommendationUserPreferenceDataset-yashrajrajawat
数据来源：互联网公开数据
标签：课程推荐, 用户画像, 学习偏好, 数据分析, 机器学习, 文本分析, 教育科技, 兴趣爱好
数据概述：
该数据集包含用户对课程的偏好信息，记录了用户的兴趣爱好、课程类别、学习难度偏好、过往学习经验、偏好语言以及推荐课程等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为用户静态偏好数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的课程推荐场景。
数据维度：包括“interests”（兴趣爱好）、“category”（课程类别）、“preferred_difficulty”（偏好难度）、“past_experience”（过往经验）、“preferred_language”（偏好语言）和“recommended_course”（推荐课程）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为recomdatacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于用户反馈或课程平台数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于课程推荐系统、用户画像分析和个性化学习领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于教育科技与人工智能交叉领域的学术研究，如个性化推荐算法、用户行为分析、学习路径规划等。
行业应用：可以为在线教育平台、课程推荐系统提供数据支持，尤其在提升推荐准确率、优化用户体验方面。
决策支持：支持教育机构进行课程规划、内容优化和市场定位，帮助其更好地满足用户需求。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、推荐系统等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户偏好和推荐算法。
此数据集特别适合用于探索用户学习偏好与课程推荐之间的关系，帮助用户构建个性化学习方案、提升学习效率。
